在讨论COVID-19问题时,学者们的反应比谷歌趋势更快吗? 对文本大数据的方法
Benson Shu Yan Lam1, Amanda Man Ying Chu2, Jacky Ngai Lam Chan3
1Department of Mathematics, Statistics and Insurance, The Hang Seng University of Hong Kong, New Territories, Hong Kong.
学者们对COVID-19问题做出了比谷歌趋势更快的反应,提供了更早,更深入的分析. 这项研究为决策者提供了对及时,数据驱动的决策的洞察力.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 数据科学数据科学数据科学
- 政策分析 政策分析
背景情况:
- 随着COVID-19大流行,政策面临挑战,强调了有效数据分析的必要性.
- 基于证据的实践对于有效的政策制定至关重要,因为大量的数据可用.
研究的目的:
- 为了比较学术研究和公众对COVID-19问题的关注的响应时间.
- 评估文本挖掘技术对政策分析的有用性.
主要方法:
- 分析了超过40万个研究摘要和谷歌趋势数据.
- 使用牛津COVID-19政府响应追踪器对政策响应的分类.
- 应用一种新的连贯主题聚类文本挖掘方法.
主要成果:
- 学术摘要比公共利益趋势更早,更全面地涵盖了COVID-19问题.
- 连贯的主题集群方法在先进的深度学习模型中表现出优越的性能.
- 调查结果表明,研究为决策者提供了有价值的领先指标.
结论:
- 与公共话语相比,学者对新出现的COVID-19话题的反应明显更快.
- 拟议的文本挖掘框架有助于识别关键问题,以便及时进行政策干预.
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